Raporty i arkusze
Porządkujemy dane, generujemy zestawienia, scalamy informacje i ograniczamy ręczne kopiowanie.
Człowiek za MorenaTech
Automatyzacje procesów,bez no-code’owych czarnych skrzynek.
MorenaTech pomaga firmom zamieniać ręczne, powtarzalne procesy w rozwiązania, które można sprawdzić, utrzymać i rozwijać. Za tym podejściem stoi doświadczenie testera automatyzującego i praktyka budowania narzędzi pod realny problem klienta.
Michał Chlewicki
Nazywam się Michał Chlewicki i jestem technicznym człowiekiem stojącym za MorenaTech. Od 2011 roku pracuję przy testowaniu i automatyzacji. Przez 8 lat pracowałem dla jednej z największych firm technologicznych na świecie: Intela.
To doświadczenie nauczyło mnie patrzeć na technologię praktycznie: rozwiązanie ma nie tylko działać, ale dać się sprawdzić, utrzymać i rozwijać.
Podejście
Automatyzacja zaczyna się od procesu
Nie zaczynamy od pytania, jakiego narzędzia użyć. Zaczynamy od pytania, który fragment pracy firmy powtarza się tak często, że powinien przestać być ręczny.
dane są przepisywane między systemami, arkuszami albo mailami
raporty, dokumenty lub PDF-y powstają ręcznie po fakcie
zespół pilnuje statusów, załączników, terminów albo powiadomień
firma ma proces, który działa tylko dlatego, że ktoś stale go dogląda
Dobra automatyzacja nie jest pokazem technologii. Jest kawałkiem procesu, który działa przewidywalnie, da się sprawdzić i można go rozwijać, kiedy firma urośnie albo zmieni sposób pracy.
Co robimy
Pomagamy firmom automatyzować konkretne fragmenty pracy
Automatyzujemy dane, dokumenty, arkusze, maile, raporty, leady i przepływ informacji między narzędziami. Najpierw proces, potem technologia.
Dokumenty i PDF-y
Automatyzujemy tworzenie protokołów, raportów, ofert i podsumowań na podstawie danych z formularzy, arkuszy lub aplikacji.
Maile i komunikacja
Tworzymy szablony wiadomości, powiadomienia, statusy i procesy wysyłki, które nie wymagają ręcznego pilnowania każdego kroku.
Leady i dane firm
Automatyzujemy zbieranie, porządkowanie, filtrowanie i przygotowywanie danych do dalszej pracy, zamiast zostawiać firmę z chaotycznym eksportem w tabelce.
Procesy wewnętrzne
Budujemy narzędzia do obsługi statusów, checklist, historii działań, załączników, danych klientów i prostego obiegu informacji.
Bez no-code
Prosto nie znaczy przypadkowo
No-code bywa dobry do szybkiego sprawdzenia pomysłu. Problem zaczyna się wtedy, gdy firma chce oprzeć na nim proces, który ma działać powtarzalnie, być rozwijany i pasować do realnych danych klienta.
W MorenaTech automatyzacje są budowane technicznie. To daje większą kontrolę nad logiką, danymi, integracjami, testami i późniejszym rozwojem.
Jeśli firma ma prosty problem, rozwiązanie też może być proste. Ale prostota nie powinna oznaczać czarnej skrzynki, której nikt nie rozumie i nie potrafi naprawić.
Przykłady rozwiązań
Od procesu do działającego narzędzia
Każdy przykład jest opisany biznesowo, ale ramka Tech pokazuje też, co faktycznie pracuje pod spodem. Bez dopisywania funkcji z powietrza.
Mobile Service Protocol
Problem
Firmy serwisowe często po wykonanej pracy muszą ręcznie zebrać zdjęcia, notatki, dane klienta i informacje do protokołu.
Efekt
Aplikacja porządkuje wizytę, załączniki, status i dokument PDF, dzięki czemu po każdej realizacji zostaje czytelny ślad pracy.
Tech
Aplikacja webowa, formularze protokołów, checklisty, zdjęcia i załączniki, generowanie PDF, archiwizacja plików, statusy, zdarzenia mailowe, historia zmian, testy automatyczne, możliwość wdrożenia pod konkretny proces klienta.
Lead automation kontra Instant Data Scraper
Problem
Instant Data Scraper pomaga zebrać dane, ale sam eksport nie rozwiązuje całego procesu pozyskiwania i obsługi leadów.
Efekt
Lead automation domyka kolejne kroki: jakość danych, deduplikację, statusy, szablony wiadomości, dry-run i kontrolę ponownego kontaktu.
Tech
Python, wyszukiwanie i zapis leadów, konfiguracja profili i regionów, filtrowanie, deduplikacja, statusy kontaktu, szablony wiadomości, zmienne w treści, tryb dry-run, ręczne zatwierdzenie wysyłki, ochrona przed ponowną wysyłką do oznaczonych firm, możliwa ścieżka rozwoju przez SQLite, panel webowy, integracje CRM/API i log audytowy.
AI creator treści
Problem
Przy artykułach i materiałach eksperckich samo wygenerowanie tekstu nie wystarcza. Liczy się źródło, weryfikacja twierdzeń i finalna decyzja człowieka.
Efekt
Redakcyjny pipeline prowadzi materiał od źródeł do kandydata publikacji, z polskim screeningiem, kontrolą ryzyk i końcową akceptacją człowieka.
Tech
Python, CLI, pipeline etapowy: ingest, process, cross-check, verify-sources, source-report, analyzer, reanalyze, review approve/reject, final prepare, final draft, final candidate, final accept. SQLite source_checks, Markdown z front matter, statusy publikacyjne, RSS ingest, polski screening po pobraniu materiałów, final candidate workflow, editorial card / claim ledger, brak autopublikacji, lokalne repo Git, walidacja przez py_compile i testy komend CLI.
Kontakt
Masz proces, który zabiera za dużo czasu?
Opisz, co robicie ręcznie: co trzeba kopiować, sprawdzać, generować, wysyłać albo porządkować. Sprawdzimy, czy da się to sensownie zautomatyzować.
Napisz :)